问题标签 [ordereddict]

我有一个像这样的巨大字典列表，其中包含近 100 个条目。

我想在每个字典的特定位置插入 2 个带有值的新键。

touch_x_dp需要放置在 key 之后touch_x，并且touch_y_dp需要放置在touch_y 这些值之后需要使用 None 进行初始化。

我已经尝试过了，但这并没有把它们放在我需要的地方。

我正在尝试使用新键将一个值拆分为三个不同的值并将它们添加到我的字典中。但我总是收到错误消息：RuntimeError: OrderedDict mutated during iteration

我可以看到，我可以像这样更改键的值：

但我无法更改密钥或添加新密钥。我究竟做错了什么？

问题是POST 请求中的数据/参数未正确发送以供服务器处理。我已经使用 Burp 检查出了什么问题，并且参数似乎应该在请求的正文中，但问题是当我转到params 选项卡时它们没有显示在那里，它们应该显示在那里作为正文参数，而不是 URL 或 cookie参数

其他一切都很好，如果我编辑请求并手动添加它们就可以了。虽然我宁愿以正确的顺序发送请求标头，但这是另一个问题，我尝试使用 OrderedDict 来完成此操作但没有奏效

最后，其中一个参数的值中有一个“+”，它像 URL 一样被编码，在原始请求中不会发生，因此也需要修复

任何帮助将不胜感激，我已经尝试了一段时间

调用requests.post的方式：

我正在尝试使用 matplotlib 绘制 OrderedDict。字典d按值降序排列：

OrderedDict([(1, 792), (2, 199), (3, 18), (4, 8), (8, 3), (5, 2), (10, 2), (6, 1) , (9, 1)])

这是我用来绘制条形图的代码：

这是结果图：

在我的想法中，x 轴标签的正确顺序是 [1、2、3、4、8、5、10、6、9]。为什么条形图是按升序绘制的？

我可以按照 d 的相同顺序绘制条形吗？

我是 TensorFlow 和 Keras 的新手。我已经从 CSV 加载了一个数据集并创建了一个 train_dataset：

我的功能是 OrderedDict 并打印为：

OrderedDict([('b', <tf.Tensor: shape=(32,), dtype=int32, numpy= array([1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 2, 1 , 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1], dtype=int32)>) , ('date', <tf.Tensor: shape=(32,), dtype=int64, numpy= array([-9223372036855, 1262478794000, 1262426153000, 1262431717000, 1262425334000, 1262588520000, 1262425515000, 1262418072000, 1262420797000, 1262428601000, 1262590037000, 1262421322000, 1262433023000, 1262390762000, 1262590200000, 1262432769000, 1262427397000, -9223372036855, 1262425996000, 1262430050000, 1262431867000, 1262424427000, 1262420906000, 1262391208000, 1262590114000, -9223372036855, 1262589645000, 1262424306000, 1262428178000, 1262421300000, 1262423456000, 1262515569000])>), (' d', <tf.Tensor: shape=(32,), dtype=int32, numpy= array([357, 313,557、691、292、557、605、605、48、295、81、656、321、734、584、652、575、465、71、453、196、48、689、591、676、271、67、 229, 740, 713, 230, 664], dtype=int32)>), ('e', <tf.Tensor: shape=(32,), dtype=int32, numpy= array([519, 537, 610, 178, 552, 610, 240, 240, 343, 643, 481, 340, 362, 143, 511, 167, 5, 685, 436, 105, 659, 343, 427, 242, 30, 717, 531, 492, 433, 452, 645, 303], dtype=int32)>), ('f', <tf.Tensor: shape=(32,), dtype=int32, numpy= array([ 345, 545, 1663, 1426, 2065, 1017, 1655, 47, 2070, -1, 1191, 191, 1569, 547, 1295, 1776, 1620, 680, 1990, 1642, 1930, 1465, 1887, 2128, 999, 447, 1584, 884, , 1742, 2079, 729], dtype=int32)>)])dtype=int32)>), ('e', <tf.Tensor: shape=(32,), dtype=int32, numpy= array([519, 537, 610, 178, 552, 610, 240, 240, 343 , 643, 481, 340, 362, 143, 511, 167, 5, 685, 436, 105, 659, 343, 427, 242, 30, 717, 531, 492, 433, 452, 645, 303], dtype= int32)>), ('f', <tf.Tensor: shape=(32,), dtype=int32, numpy= array([ 345, 545, 1663, 1426, 2065, 1017, 1655, 47, 2070, - 1, 1191, 191, 1569, 547, 1295, 1776, 1620, 680, 1990, 1642, 1930, 1465, 1887, 2128, 999, 447, 844, 1851, 1586, 1742, 2079, 272] )>)])dtype=int32)>), ('e', <tf.Tensor: shape=(32,), dtype=int32, numpy= array([519, 537, 610, 178, 552, 610, 240, 240, 343 , 643, 481, 340, 362, 143, 511, 167, 5, 685, 436, 105, 659, 343, 427, 242, 30, 717, 531, 492, 433, 452, 645, 303], dtype= int32)>), ('f', <tf.Tensor: shape=(32,), dtype=int32, numpy= array([ 345, 545, 1663, 1426, 2065, 1017, 1655, 47, 2070, - 1, 1191, 191, 1569, 547, 1295, 1776, 1620, 680, 1990, 1642, 1930, 1465, 1887, 2128, 999, 447, 844, 1851, 1586, 1742, 2079, 272] )>)])dtype=int32, numpy= array([ 345, 545, 1663, 1426, 2065, 1017, 1655, 47, 2070, -1, 1191, 191, 1569, 547, 1295, 1776, 1620, 680, 1990, 1642, 1930, 1465, 1887, 2128, 999, 447, 844, 1851, 1586, 1742, 2079, 729], dtype=int32)>)])dtype=int32, numpy= array([ 345, 545, 1663, 1426, 2065, 1017, 1655, 47, 2070, -1, 1191, 191, 1569, 547, 1295, 1776, 1620, 680, 1990, 1642, 1930, 1465, 1887, 2128, 999, 447, 844, 1851, 1586, 1742, 2079, 729], dtype=int32)>)])

如您所见，其中一个具有 dtype=int64。然后我使用以下函数将特征打包到一个数组中：

但是，当我运行它时：

我收到以下错误：

“TypeError：传递给'Pack' Op 的'values'的列表中的张量具有不完全匹配的类型[int32，int64，int32，int32，int32]。”

我知道问题是堆栈功能。我有一个纪元格式日期作为我的第二个功能，它被读取为 int64。我认为将所有张量转换为相同的 dType 可能是最简单的，但我不确定如何。我可以看到功能集合是 Numpy 数组的 OrderedDict，但我不知道如何更改项目的 dType。我尝试了以下方法，它没有产生回溯，但是当我再次打印我的功能时，所有 dtypes 仍然相同：

我将不胜感激任何帮助。谢谢你。

我需要将ordereddict 转换为字典键值。

所以基本上我有这个代码：

理论上，当我在字典中放 10 个人时，第一个数字是 1，一直到 9，最后一个是 0，输出应该是：

但实际上它打印：

由于某种原因，当我的字典的值从 1 一直到 10 时，它工作正常。

关于为什么会发生这种情况以及如何解决它的任何想法？

我创建了一个 OrderedDict：

然后我将它输入到 pandas DataFrame 构造函数中：

结果是这样的：

相反，它应该给出这个：

我不明白这里发生了什么？

PS：我不是在寻找解决问题的替代方法（尽管如果您认为它会对社区有所帮助，欢迎您发布它）。我只想了解为什么这里不起作用。这是一个错误，还是有一些逻辑？这也不是此链接的副本，因为我专门使用的是 OrderedDict 而不是普通的字典。

我使用 Zeep 调用 SOAP API 并返回一个对象，其 ._ dict _ 属性列表如下所示：

我目前的解决方案是使用 Zeep Helpers 来序列化对象，并使用带有 for 循环和一堆 if 语句（见下文）的 .items() 来迭代它，但肯定必须有一种更优雅的方法来解决这个问题迭代？

将 a 转换DataFrame为OrderedDictwith 时to_dict，into我找不到让它保持记录顺序的方法。有没有办法在不循环记录和手动转换的情况下做到这一点？

更新：无法在我的调试器之外重现。我认为python的 pprint 模块正在丢弃订单。这也是我第一次开始进入这个兔子洞的方式——我没有注意到我的订购问题只是在我将数据打印到控制台后才开始的。我认为 VS Code python 插件也在显示调试控制台输出之前以某种方式使用 pprint ，这再次丢弃了订单。我将关闭这个问题，非常抱歉浪费了时间！